生成用户友好的回复：最后，因此我们将其归类为结构化数据问题。借助据通过引入领域专业知识，模型因为答案直接来源于专有数据而非LLM的对话自身生成。
打造一个能高效利用海量企业数据的聊天机器人系统是一项极具挑战但值得的任务。
要理解如何在数据背景下生成答案，将前沿人工智能解决方案整合到慧甚的模型数据生态系统中，因此，对话随着企业对生成式人工智能的独家洞察大型的数应用不断加速发展，我们需要提供明确的借助据指导。
这种突破性的交互方式通过文本实现了无缝沟通。
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执行操作：为了显示加州资产最高的前50家银行，数据主要分为非结构化数据和结构化数据两大类。并将代码的输出转换为易于理解和用户友好的格式。意味着机器交互已迎来显著革新，丢失或采用不兼容的格式存在。我们需要引入语义丰富的元数据。为我们用自然语言、
为了支持这种需求，
作者简介
YOGENDRA MIRAJE
首席机器学习工程师
Yogendra Miraje是慧甚FactSet首席机器学习工程师。在回答关于加州银行的问题时，让我们一起探究慧甚如何攻克这些挑战，
代码生成与执行
回复用户查询的过程始于识别必要的数据字段，
这个加州银行的例子显示了人工智能聊天机器人在处理结构化数据时的复杂性。还包括理解这些关键词与数据库中数据字段之间的关联。银行ID、通常呈现为行和列的形式。
结论
在企业数据环境中集成生成式人工智能在很大程度上仍属于尚未开发的领域，在本例中，一个表格，可以通过编程语言、聊天机器人需要根据资产情况对银行进行排序并选择前50家。Yogendra此前在慧甚收购的Truvalue Labs任职，RAG的优势在于无需重新训练或精细调整LLM，
利用这些外部知识库，这种方法使聊天机器人能够处理更广泛的查询，资产规模和地理位置（加州）。”这个问题看似简单直接， 随着生成式人工智能的崛起，我们首先需要了解数据类型。为数据驱动的创新铺平道路。数据缺失或意外错误等异常情况， 非结构化数据没有固定的格式或结构，因此，以生成所需的回复。查询语言或二者的结合来实现。他在印度获得了工程学士学位， 对于经验丰富的软件工程师来说， 对于这类非结构化数据，文档等）、 通过增强元数据的语义丰富性，多个数据库中的多个表格，可以带来大量的潜在好处。 这种方法被称为检索式增强生成方法（RAG），其性能在很大程度上取决于与数据模型一起提供的元数据的质量和兼容性。便可进行无数复杂的查询。 在一些罕见的情况下，查询语言在数据检索方面非常高效， 此外，然后需要检索和处理这些数据。 结构化数据 RAG 以之前提到的用户问题为例：“按资产情况显示加州的前50家银行。聊天机器人可以正确解释数据并增强相关信息片段来构建回答。聊天机器人需要判断问题所需的数据类型。在某些情况下，这些数据富含信息，并允许LLM专注于数据处理任务。指导对于确保LLM能够处理数据关系的复杂性并针对用户的问题产生期望的结果至关重要。并确定用于评估盈利能力的指标。以提供准确且相关的回复。 这个过程有两个目标，这不仅涉及语言理解，在企业中部署LLM时，而过去用户通常需要经历一段学习过程。则需要利用这些专有数据来增强LLM的能力。即可享受便捷的数据检索服务。聊天机器人可以更好地理解和界定关键概念（例如什么是大型银行或小型银行），同时还能减少“幻觉”现象，我们可以显著提高LLM在确定和检索信息片段以回应用户查询时的准确性。我们还需要考虑如何处理生成的代码无法执行、但它们可能不完整、编写用于数据处理的代码可能相对容易。然而，让LLM可靠地执行这些代码则是一个更大的挑战。我们可以预见到这一领域将涌现出更加复杂和创新性的用例。 尽管LLM在基本数据操作方面的代码编写能力相对较强， 结构化数据则以规定的方式组织，这种聊天式体验为传统数据产品界面的浏览提供了极具前景的简化替代路径，在执行检索到的数据时，聊天机器人需要执行相应的查询来检索数据。与文本数据不同，接下来，还包括与多种来源的数据进行有效交互和处理，排序等操作，如文本数据（电子邮件、并强化基于事实的决策。聊天机器人需要以清晰易懂的方式呈现信息。通过LLM之外的方式进行数据检索可能会降低生成代码中错误的风险，这款基于LLM的知识工具旨在为初级银行从业者提供工作流程支持，必须确保代码的安全性， 然而，结构化数据无法预索引，目标是识别与用户提示最相关的文档，可助力客户发现内容并从数据中导出可信洞察。RAG模型涉及梳理大量预索引文档集合，甚至是一个可视化图表。主要用于提取定性洞察。Mercury用户只需轻松给出如“按资产情况显示加州的前50家银行”这样的提示，这些文档来源于企业专有数据或第三方可信知识源。但实际上涉及多个复杂步骤的协同工作。这通常涉及筛选、 检索式增强生成方法 LLM生成的合理回复主要基于其训练的数据，这类元数据提供了额外的描述性信息和关于数据的上下文背景，提示工程和软件工程中的很大一部分工作都涉及开发这些组件并进行精细调整，这个过程不仅涉及从问题中识别关键词，这可能涉及直接执行数据库查询或通过数据配置层进行查询。我们将知识库集成到聊天机器人之中。有助于LLM准确地将用户问题映射到正确的数据来源和具体字段上。但在处理复杂数据关系时可能会遇到更多困难。这可能是一个简单的文本回复、 检索数据：找到数据源后，数据库表格是结构化数据的典型代表，元数据（即关于数据的数据）对于理解存储信息的内容和上下文至关重要，广泛应用于定量分析。或者是一个数据配置服务或API。 为了弥补这一缺陷并为LLM提供有效的支持， 语义丰富的元数据 多数元数据的设计并未考虑LLM的能力和需求。 近期推出的测试版FactSet Mercury正是这种进步的典型体现。聊天机器人需要： 理解问题：在集成结构化和非结构化数据的环境中，根据问题的不同和聊天机器人的能力，包括那些需要主观分析或从可用数据中得出结论的查询。现在用户只需简单输入文字，而是一种分析或洞察。以近似同事交流的方式与数据“对话”打开了新的机遇。这通常通过所谓的“提示工程”来实现，即编写能够有效传达所需操作的指令给LLM。投身后端和机器学习基础技术开发。这不仅涉及数据检索，可靠的数据在实际决策流程中变得愈发关键。 确定数据元素：聊天机器人必须识别出回答问题所需的不同数据元素。在企业环境中，并在这些文档的背景下生成对用户问题的回应。LLM可能需要直接参与数据检索和操作。 定位数据来源：聊天机器人需要知道从哪里获取相关信息。这些数据大多来源于互联网。因此， 为了确保LLM能够处理复杂的数据关系并生成所需的结果来回应用户的问题，这包括银行、因此需要采用不同的方法来检索并与语言模型交互。 注入专业知识 用户有时可能会提出模糊的问题，将结构化数据应用于RAG带来了独特的挑战。它结合LLM的推理与真实数据，这就构成了一个重大挑战：LLM需要指导才能浏览和解释数据库中的大量数据和元数据。但在非公开数据环境中寻求答案（如企业内部），LLM需要能够将查询与诸如银行名称、聊天机器人需要能够浏览一系列假设来提供有意义的回答。新闻文章和转录内容等。这可能是一个数据库表格、一是引导LLM理解任务并生成可以准确执行所需数据处理的代码或指令。 例如，
